申请/专利权人：长安大学

申请日：2022-05-20

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115002899B

主分类号：H04W64/00

分类号：H04W64/00;H04W4/024;H04W4/02;H04B17/318;G01S11/06;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.09.20#实质审查的生效;2022.09.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于SVL的视障人群乘车导航辅助方法及系统，首先使用通信设备beacon信号模块获取视障用户与车辆车门位置定位点间的实时信号强度，提出KGM数据处理算法对原始信号强度进行降噪、平滑等数据预处理操作；基于预处理后信号数据，创造性提出SVL定位算法计算人－车实时距离；提出球面定位算法，根据实时距离准确计算生成视障用户与车门的空间位置坐标，最后采用MPLG路径辅助指引算法实现视障人群乘车路径规划辅助指引，实现了对用户与车门定位点距离的精准识别，降低了环境对信息定位精确度的影响，解决了现有技术中识别定位误差大，同时需要大量硬件设施才能实现的技术问题。

主权项：1.一种基于SVL的视障人群乘车导航辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集车辆车门上定位点与用户所处位置的信号强度数据并建立信号强度数据库，信号强度数据包括训练数据和特征数据；S2：构建SVL实时定位模型，将训练数据输入到SVL实时定位模型中进行训练，根据设定的指标定量评价条件，确定最优模型；将特征数据输入到最优模型中，识别车门定位点与用户的实时距离；S3：基于车门上的定位点建立车辆的空间位置坐标系并获取定位点坐标，以车门上定位点为球心，以车门定位点与用户的实时距离为半径构造球面，取相邻两球面的交线，根据任意两交线的交点确定用户所处位置的坐标；S4：构建MPLG路径规划辅助指引模型，依次输入车门位置定位点坐标和用户位置坐标；设定实际路径代价与用户能够接受代价，将实际路径代价与用户能够接受代价之和作为约束条件进行计算，获取最优路线；所述步骤S1包括通过Matlab软件构建KGM数据处理模型对训练数据和特征数据进行预处理：S1.1：将数据库中采集的信号强度数据的前10％和后10％的数据去除，剩下的信号值进行滤波预处理；S1.2：采用线性卡尔曼滤波对剩余数据进行优化更新，再用高斯滤波算法消除异常的数据，作平滑处理，剩下数据数量记为m；S1.3：将上述m个数据按照顺序排序为q1，q2，...，qm，计算得出该组数据的算术均值和中值，分别记为a和b；S1.4：将所有信号强度值分别与a和b的偏差平方均值作为各自的门限值，若每个信号强度值的偏差平方小于门限值，则用门限值来决定权值；否则，采用偏差平方值决定权值；其中，均值滤波权值ωa和中值滤波权值ωb计算公式定义为： 其中，S1.5：每个信号强度值与加权权重相乘，即为完成预处理的信号值，定义为： 其中，qPKGM为校正后的信号强度值，每个信号值的加权权重为ωi＝α×ωa+β×ωb，且满足α+β＝1；所述步骤S2包括以下步骤：S2.1：解析训练数据，判别该数据的初始特征；S2.2：构建SVL实时定位模型，将训练数据导入到SVL实时定位模型中，用于模型训练，设置预测变量为信号强度，响应变量为真实距离，设置10折交叉验证方式进行距离识别训练；S2.3：根据RMSE、MSE和MAE三类指标评价模型训练效果，确定最优模型；S2.4：将特征数据输入最优模型进行距离识别，通过迭代优化，输出各定位点与用户的实时距离。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 一种基于SVL的视障人群乘车导航辅助方法及系统

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